Aula 7

Mahayana Godoy

Aula prática

Objetivos

Até o momento, vocês tiveram contato com uma série de pacotes e funções do R, incluindo pacotes próprios para organização de dataframes (dplyr) e visualização de dados (ggplot), além de funções para descrição e análise.

Hoje, vamos combinar e aprofundar as habilidades que vocês desenvolveram até aqui.

  • Manipular um grande conjunto de dados reais

  • Analisar um grande conjunto de dados reais

  • Discutir questões teóricas envolvendo múltiplas comparações de uma mesma VD

Apresentação do conjunto de dados

Serenata de Amor

https://serenata.ai/

O que é?

“[P]rojeto de tecnologia que usa inteligência artificial para auditar contas públicas e auxiliar no controle social”


Para a aula de hoje: usaremos o conjunto de dados camara, organizado pelo Prof Marcus Nunes (DEST/UFRN) a partir dos dados auditados pelo Serenata de Amor.

Os dados consistem de reembolsos pagos aos deputados a partir de sua quota parlamentar, que prevê gastos com refeições (apenas para os deputados), combustíveis, publicidade, passagens aéreas etc.

Vamos analisar um pequeno conjunto de dados, mas se você quiser baixar o conjunto todo, dê uma lida no blog do Prof. Marcus para saber como fazê-lo.

O que é

O conjunto reúne todos os reembolsos dados a todos os deputados entre 2009 e 2017.

No total são 1188 deputados, que receberam reembolsos por 22 tipos diferentes de subquotas.

Hoje, vamos analisar os dados em camara_sample.csv. Esse conjunto selecionou aleatoriamente um único gasto por deputados em cada uma das 22 subquotas.


Por que selecionar uma amostra? Porque o teste-t pressupõe independência dos dados, lembra?

Precisamos que haja apenas UM dado de cada deputado para cada tipo de subquota. Se houver mais de uma medida por deputado, precisaríamos usar outros teste (como modelos lineares mistos).

Importando conjunto de dados


Importe o conjunto de dados camara_sample.csv usando read.csv.


Salve seu novo dataframe com o nome camara.sample.

camara.sample = read.csv("~/Documents/Mahayana/academics/cursos/introstatistics/Aulas/Aula7/camara_sample.csv")

O que são as variáveis

  • Nome do deputado (congressperson_name)

  • Estado representado (state)

  • Partido político (party)

  • Valor de reembolso (total_net_value)

  • Descrição da subquota (subquota_description)

  • Prestador de serviço (supplier)

  • Ano da despesa (year)

Explorando o conjunto de dados


Seria bom conhecermos os níveis de cada uma das variáveis da nossa tabela. A função unique() faz isso. No nosso caso, sabermos os níveis de subquota_description será muito útil.


unique(camara.sample$subquota_description)
unique(camara.sample$state)

Explorando o conjunto de dados

unique(camara.sample$subquota_description)
x
Automotive vehicle renting or watercraft charter
Congressperson meal
Consultancy, research and technical work
Flight ticket issue
Flight tickets
Fuels and lubricants
Locomotion, meal and lodging
Lodging, except for congressperson from Distrito Federal
Maintenance of office supporting parliamentary activity
Postal services
Publication subscriptions
Publicity of parliamentary activity
Purchase of office supplies
Security service provided by specialized company
Software purchase or renting; Postal services; Subscriptions
Telecommunication
Aircraft renting or charter of aircraft
Automotive vehicle renting or charter
Taxi, toll and parking
Terrestrial, maritime and fluvial tickets
Watercraft renting or charter
Participation in course, talk or similar event

Perguntas


  • Será que deputados do NE e do SE gastam o mesmo com passagens aéreas?


  • Será que deputados do NE e do N gastam o mesmo com passagens aéreas?


  • Será que deputados do RN e da PB gastam o mesmo com refeições?

Organizando os dados

Separando por regiões

Para fazer nossas comparações, precisaremos separar alguns conjuntos por regiões do país (vamos ver quem é bom de geografia!).

O operador | na função filter indica “ou”.

camara.NE = camara.sample%>%
  filter(state == "RN" |state ==  "PE" |state ==  "BA" | state == "SE" |state ==  "AL" |state ==  "CE" | state == "PB" | state == "PI" |state ==  "MA")

Acima, o conjunto camara.NE está recebendo os dados filtrados cuja coluna state esteja marcada com RN, ou PE, ou BA, ou…

Faça o mesmo para as outras regiões do país.

Separando por regiões

camara.NE = camara.sample%>%
  filter(state == "RN" |state ==  "PE" |state ==  "BA" | state == "SE" |state ==  "AL" |state ==  "CE" | state == "PB" | state == "PI" |state ==  "MA")

camara.SE = camara.sample%>%
  filter(state == "RJ" |state ==  "ES" |state ==  "MG" | state == "SP")

camara.N = camara.sample%>%
  filter(state == "AM" |state ==  "PA" |state ==  "AP" | state == "RR" | state == "RO" | state == "AC" | state == "TO")

camara.CO = camara.sample%>%
  filter(state == "MT" |state ==  "MS" |state ==  "GO" | state == "DF")

camara.S = camara.sample%>%
  filter(state == "RS" |state ==  "SC" |state ==  "PR")

Pergunta 1

Será que deputados do NE gastam mais com passagens aéreas que deputados do SE?

Primeiro precisamos ver a distribuição dos dados para passagens aéreas.

Como você faria esse gráfico?

Pergunta 1

  • Use unique() para ver o nome dado na tabela para os gastos com passagens aéreas.

  • Há dois gastos: usaremos ‘Flight ticket issue’.

  • Agora crie o conjunto de dados desses gastos.

Pergunta 1

NE.flight = camara.NE%>%
  filter(subquota_description == "Flight ticket issue")

SE.flight = camara.SE%>%
  filter(subquota_description == "Flight ticket issue")

boxplot(SE.flight$total_net_value, NE.flight$total_net_value)

Pergunta 1

O boxplot mostra que os dados tem distribuição normal. O histograma confirma.

hist(SE.flight$total_net_value)

Pergunta 1

O boxplot mostra que os dados tem distribuição normal. O histograma confirma.

hist(NE.flight$total_net_value)

Pergunta 1

Que tipo de teste deve ser feito para comparar os gastos das duas regiões?

Pergunta 1

t.test(NE.flight$total_net_value, SE.flight$total_net_value, paired = F, alternative = "two.sided")
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  NE.flight$total_net_value and SE.flight$total_net_value
## t = 0.5413, df = 694.87, p-value = 0.5885
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -58.26187 102.61541
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  409.6145  387.4378
  • Deputados do NE e deputados do SE tiveram uma média de gasto por passagem aérea semelhante (R$409.61 e R$387.43, respectivamente), sem qualquer diferença significativa (t(694.87) = 0.5413, p = 0.58).

Pergunta 2

Será que deputados do NE gastam mais com passagens aéreas que deputados do N?

  • Crie os dataframes necessários à análise

  • Faça os gráficos de diagnóstico de distribuição dos dados

  • Defina que teste usar

  • Faça o teste

Pergunta 2

N.flight = camara.N%>%
  filter(subquota_description == "Flight ticket issue")


boxplot(N.flight$total_net_value, NE.flight$total_net_value)

Pergunta 2

t.test(NE.flight$total_net_value, N.flight$total_net_value, paired = F, alternative = "two.sided")
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  NE.flight$total_net_value and N.flight$total_net_value
## t = -2.5391, df = 232.3, p-value = 0.01177
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -315.15226  -39.75996
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  409.6145  587.0707
  • Em média, deputados do N gastaram mais que deputados do NE com passagens aéreas (R$409.61 vs R$587.07), e essa diferença foi significativa (t(232.3) = 2.5391, p = 0.01).

Pergunta 3

Será que deputados do RN e da PB gastam o mesmo com refeições?

Pergunta 3

Como fazer o conjunto de dados?

RN.meal = camara.sample%>%
  filter(subquota_description == "Congressperson meal", state == "RN")

PB.meal = camara.sample%>%
  filter(subquota_description == "Congressperson meal", state == "PB")

Pergunta 3

boxplot(RN.meal$total_net_value, PB.meal$total_net_value)

Lidando com dados não normais

Wilcoxon

Como vimos na última aula, podemos fazer um teste de Wilcoxon

wilcox.test(RN.meal$total_net_value, PB.meal$total_net_value, alternative = "two.sided", paired = F)
## Warning in wilcox.test.default(RN.meal$total_net_value,
## PB.meal$total_net_value, : cannot compute exact p-value with ties
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  RN.meal$total_net_value and PB.meal$total_net_value
## W = 87, p-value = 0.1174
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Transformar os dados

Às vezes precisamos que os dados tenham distribuição normal para fazer alguns testes específicos. Uma possibilidade, é fazer uma transformação logarítmica nos dados.

A função mutate() do dplyr cria uma nova coluna com o nome e os valores especificados. Aqui, criamos a coluna log.value que receberá os valores da transformação logarítmica da coluna total_net_value

Quando você rodar o código, verá que aparecerá uma nova coluna nos dataframse RN.meal e PB.meal descritos na área “Global Environment”.

RN.meal = RN.meal%>%
  mutate(log.value = log(total_net_value))

PB.meal = PB.meal%>%
  mutate(log.value = log(total_net_value))

Transformar os dados

Podemos ver que os valores dessa nova coluna tem uma distribuição mais próxima a normal.

boxplot(RN.meal$log.value, PB.meal$log.value)

Transformar os dados

Agora podemos fazer um teste-t

t.test(RN.meal$log.value, PB.meal$log.value, paired = F, alternative = "two.sided")
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  RN.meal$log.value and PB.meal$log.value
## t = -1.4472, df = 27.63, p-value = 0.1591
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.2932263  0.2227894
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  3.797977  4.333196

Transformar os dados ou não?

Quando e/ou por que eu deveria transformar os meus dados?

Essa pergunta não tem uma resposta única ou fácil. No caso de dados que poderiam ser analisados pelo teste-t, há a possibilidade de usarmos um teste de Wilcoxon. Como há uma alternativa, não há um motivo muito forte para transformar o dados.

Há modelos mais complexos, que geralmente lidam com medidas repetidas, que pressupõem uma distribuição normal dos dados. Nesses casos, é comum lermos artigos que se baseiam na transformação dos dados.

O ideal é conhecer a literatura da sua área e conhecer bem os seus dados para tomar uma decisão.

Testes em pares: múltiplas comparações

Testes

É possível fazer quantos teste-t (ou Wilcoxon) eu quiser. Por exemplo, eu posso querer comparar os valores gastos pelos deputados de cada estado com bilhetes aéreas. Isso me daria quase 300 comparações!

Vamos fazer?!

Testes

Calma! O R automatiza esse processo para você através da função pairwise.t.test().

Digite ?pairwise.t.test para vermos os argumentos dessa função.

Vamos ter que criar um dataframe apenas com os dados de gastos com bilhetes aéreos.

camara.flight = camara.sample%>%
  filter(subquota_description=="Flight ticket issue")

Testes

pairwise.t.test(camara.flight$total_net_value, camara.flight$state, paired = F)

Testes

## 
##  Pairwise comparisons using t tests with pooled SD 
## 
## data:  camara.flight$total_net_value and camara.flight$state 
## 
##          AC    AL    AM    AP    BA    CE    DF    ES    GO    MA    MG   
## AC 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## AL 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## AM 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## AP 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -    
## BA 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -    
## CE 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -    
## DF 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -    
## ES 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -    
## GO 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -    
## MA 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -    
## MG 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -    
## MS 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.538 0.489
## MT 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## PA 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.253 1.000 1.000 1.000 1.000 0.066 0.027
## PB 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## PE 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## PI 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## PR 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## RJ 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## RN 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## RO 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## RR 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## RS 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## SC 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## SE 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## SP 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## TO 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
##    MS    MT    PA    PB    PE    PI    PR    RJ    RN    RO    RR    RS   
## AC -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## AL -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## AM -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## AP -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## BA -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## CE -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## DF -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## ES -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## GO -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## MA -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## MG -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## MS -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## MT 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## PA 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## PB 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -     -    
## PE 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -     -    
## PI 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -     -    
## PR 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -     -    
## RJ 0.417 1.000 0.018 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -     -    
## RN 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -     -    
## RO 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -     -    
## RR 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -     -    
## RS 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -    
## SC 0.845 1.000 0.181 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## SE 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## SP 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
## TO 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
##    SC    SE    SP   
## AC -     -     -    
## AL -     -     -    
## AM -     -     -    
## AP -     -     -    
## BA -     -     -    
## CE -     -     -    
## DF -     -     -    
## ES -     -     -    
## GO -     -     -    
## MA -     -     -    
## MG -     -     -    
## MS -     -     -    
## MT -     -     -    
## PA -     -     -    
## PB -     -     -    
## PE -     -     -    
## PI -     -     -    
## PR -     -     -    
## RJ -     -     -    
## RN -     -     -    
## RO -     -     -    
## RR -     -     -    
## RS -     -     -    
## SC -     -     -    
## SE 1.000 -     -    
## SP 1.000 1.000 -    
## TO 1.000 1.000 1.000
## 
## P value adjustment method: holm

Testes


  • O que você notou sobre os valores de p desses testes?


  • Vamos lembrar novamente: o que um \(\alpha\) de 0.05 quer dizer?


  • Você faz um teste, o resultado é significativo (p < 0.5). Você aceitou ter 5% de chance de rejeitar \(H_0\) quando ela é verdadeira (ou seja, um falso positivo).


  • Se você fizer mais um teste, a sua chance de falso positivo aumenta, diminui ou se mantém a mesma?

Testes

Vamos mudar a pergunta: suponha que você tem 20 bolas dentro de uma caixa, 19 pretas e 1 vermelha.


  • Qual a probabilidade de você tirar uma bola qualquer da caixa, sem olhar, e ela ser vermelha?

  • R: 0.05.

  • Se você tirar uma bola, anotar a cor, devolver a bola, depois tirar outra, anotar a cor, devolver a bola, depois tirar outra e ir repetindo essa operação 20 vezes, você acha que sua chance de tirar uma bola vermelha pelo menos uma vez aumenta, diminui ou se mantém a mesma?

  • R: Aumenta! Se você tem 20 chances de tirar a bola vermelha, maior a chance e tirá-la!

  • Temos aqui o mesmo princípio das bolinhas vermelhas: https://xkcd.com/882/

Testes

É comum precisarmos fazer mais de uma comparação no mesmo conjunto de dados. Nesse caso, é preciso corrigir o nosso p-valor para que não aumentemos as nossas chances de falso positivo ou falso negativo.


Há várias opções para correção de p-valor. A escolha por uma delas deve levar em conta o quanto você quer controlar para falsos positivos e falsos negativos. Mais uma vez, leia artigos na sua área para ver o que as pessoas costumam usar. Não deixe de corrigir o seu p!


Confira o help da função p.adjust() para ver os métodos disponíveis no R.

Tipos de erro: outros nomes

Erro do Tipo I: falso positivo

Erro do Tipo II: falso negativo

Fonte: https://twitter.com/justinwolfers/status/666448547097677829

Novas perguntas

  • Será que deputados do NE e da SE gastam o mesmo com refeições?

Pergunta 4

Será que deputados do NE e da SE gastam o mesmo com refeições?

  • Crie os conjuntos de dados

  • Faça um boxplot

Pergunta 4

SE.meal = camara.SE%>%
  filter(subquota_description=="Congressperson meal")

NE.meal = camara.NE%>%
  filter(subquota_description=="Congressperson meal")

Pergunta 4

boxplot(NE.meal$total_net_value, SE.meal$total_net_value)

Pergunta 4

Quase R$ 2000,00 em uma refeição?!

Vamos clicar na tabela para dar uma olhada nesses valores extremos.

Clique em total_net_value para organizar a lista em ordem crescente/decrescente.

Pergunta 4

Vamos excluir os valores extremos referentes a algo que provavelmente não é uma refeição.

NE.meal = camara.NE%>%
  filter(subquota_description=="Congressperson meal", supplier != "VERDE VALE HOTEL S/A")

Pergunta 4

Isso, claro, não muda o fato de a distribuição não ser normal

Pergunta 4

Distribuição não é normal: wilcoxon

wilcox.test(NE.meal$total_net_value, SE.meal$total_net_value, paired = F, alternative = "two.sided")
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  NE.meal$total_net_value and SE.meal$total_net_value
## W = 57994, p-value = 2.123e-06
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Pergunta 4

median(NE.meal$total_net_value) 
## [1] 60.5
median(SE.meal$total_net_value)
## [1] 45.98

Os gastos dos deputados do Nordeste com alimentação foram significativamente maiores que os de deputados do Sudeste (mediana: 60,50 (n = 288) vs 45,98 (n = 331); W = 57994, p < 0,0001).

Aprofundamento conhecimentos no dplyr e ggplot

GGPLOT

Imagine que você queira fazer os boxplot de gastos de refeição por estado. Primeiro você cria o conjunto de dados:

camara.meal = camara.sample%>%
  filter(subquota_description == "Congressperson meal")

E agora?

  • Fazer 28 gráficos, 1 a 1, dá trabalho. Felizmente, é só colocar “state” no eixo x do boxplot

GGPLOT

Fazer 28 gráficos, 1 a 1, dá trabalho. Felizmente, é só colocar “state” no eixo x do boxplot

ggplot(camara.meal, aes(y=total_net_value, x = state))+
  geom_boxplot(outlier.size = 2, outlier.alpha = 0.3)

GGPLOT

GGPLOT

Mas e se eu quiser fazer um histograma?

ggplot(camara.meal, aes(x=total_net_value))+
  geom_histogram()
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

GGPLOT

Mas e se eu quiser fazer um histograma?

A função facet_wrap(~) faz isso, indicando que tudo que venha antes de ~ deverá ser agrupado pelo vetor indicado na sequência

ggplot(camara.meal, aes(x=total_net_value))+
  geom_histogram()+
  facet_wrap(~state)

GGPLOT

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

GGPLOT

Algumas observações:

  • geralmente o boxplot é uma maneira mais fácil de perceber diferenças “no olho”

  • o facet_wrap é uma opção para quando você quiser agrupar certos valores e mostrá-los em gráficos separados, porém lado a lado

DPLYR


  • Eu gostaria de saber as médias dos gastos em cada subquota. Qual seria um caminho possível para fazer isso?


  • Eu gostaria de saber as médias dos gastos por cada deputado. Qual seria um caminho possível para fazer isso?

DPLYR

Eu gostaria de saber as médias dos gastos em cada subquota. Qual seria um caminho possível para fazer isso?

  1. agrupar os dados por subquota (group_by())

  2. tirar a média de cada subquota (summarise())

DPLYR

camara.sample%>%
  group_by(subquota_description)%>%
  summarize(media = mean(total_net_value))
## # A tibble: 22 x 2
##    subquota_description                                      media
##    <fct>                                                     <dbl>
##  1 Aircraft renting or charter of aircraft                  9281. 
##  2 Automotive vehicle renting or charter                    4453. 
##  3 Automotive vehicle renting or watercraft charter         2583. 
##  4 Congressperson meal                                        82.5
##  5 Consultancy, research and technical work                 7114. 
##  6 Flight ticket issue                                       434. 
##  7 Flight tickets                                           2054. 
##  8 Fuels and lubricants                                      609. 
##  9 Locomotion, meal and lodging                             1491. 
## 10 Lodging, except for congressperson from Distrito Federal  409. 
## # … with 12 more rows

DPLYR

Organizar a tabela em ordem decrescente pela média

camara.sample%>%
  group_by(subquota_description)%>%
  summarize(media = mean(total_net_value))%>%
  arrange(desc(media))
## # A tibble: 22 x 2
##    subquota_description                             media
##    <fct>                                            <dbl>
##  1 Aircraft renting or charter of aircraft          9281.
##  2 Publicity of parliamentary activity              7142.
##  3 Consultancy, research and technical work         7114.
##  4 Automotive vehicle renting or charter            4453.
##  5 Participation in course, talk or similar event   3636.
##  6 Watercraft renting or charter                    3011.
##  7 Automotive vehicle renting or watercraft charter 2583.
##  8 Flight tickets                                   2054.
##  9 Security service provided by specialized company 1938.
## 10 Locomotion, meal and lodging                     1491.
## # … with 12 more rows

DPLYR

camara.sample%>%
  group_by(congressperson_name)%>%
  summarize(media = mean(total_net_value))%>%
  arrange(desc(media))
## # A tibble: 1,188 x 2
##    congressperson_name    media
##    <fct>                  <dbl>
##  1 FERNANDO DE FABINHO   17325.
##  2 FRANCISCO RODRIGUES   12709.
##  3 ADÃO PRETTO           11995.
##  4 SABINO CASTELO BRANCO 11752.
##  5 AGNALDO MUNIZ         11408.
##  6 ARLINDO CHINAGLIA     11162.
##  7 JOSÉ MENDONÇA BEZERRA  9441.
##  8 SÁ                     9231.
##  9 LUCIO VIEIRA LIMA      9087.
## 10 PAULO BAUER            8944.
## # … with 1,178 more rows

Estudo de caso

Agora é com vocês

Grupo 1: analise se há diferença entre os gastos dos deputados do NE e SE para participação em congresso (“Participation in course, talk or similar event”). Apresente um boxplot comparativo, decida que teste usar e reporte o resultado. Faça também um gráfico comparativo do gasto por estado para cada uma das regiões, para ver se os estados diferem muito entre si.

Grupo 2: analise se há diferença entre os gastos dos deputados do SE e S para aluguel de carros (“Automotive vehicle renting or charter”). Apresente um boxplot comparativo, decida que teste usar e reporte o resultado. Faça também um gráfico comparativo do gasto por estado para cada uma das regiões, para ver se os estados diferem muito entre si.

Revisão

Revisão dos comandos no R


Para gráficos


facet_wrap(~ x)

Revisão dos comandos no R


Para manipulação de dados com dplyr


filter()
mutate()
groyp_by()
arrange()
desc()